Tabla de Contenidos
Contact
Javier Andrés Redolfi
PhD Eng., UNC
Electronic Eng., UTN
UTN-FRC, Salcedo Building
Córdoba, Córdoba, Argentina
email: jredolfi{acá va el arroba}frc.utn.edu.ar
Publications
2018
"Fisher Vectors for PolSAR Image Classification"
Javier Redolfi, Jorge Sánchez, Ana Georgina Flesia
X Congreso Argentino de AgroInformática, JAIIO-2018. Buenos Aires, Argentina, Septiembre, 2018.
2017
"Fisher Vectors for PolSAR Image Classification"
Javier A. Redolfi, Jorge Sánchez y Ana Georgina Flesia
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 99, Septiembre 2017. (link, code)
2016
"Clasificación de Variedades de Semillas de Trigo usando Visión por Computadora"
Javier A. Redolfi, Diego González Dondo, Julián A Pucheta, Luis R Canali
VIII Congreso Argentino de AgroInformática, JAIIO-2016. Buenos Aires, Argentina, Septiembre 2016.
"Target Tracking System Using Multiple Cameras and Bayesian Estimation."
D. Gonzalez Dondo, J. A. Redolfi, M. Griffa, G. M. Steiner, L. R. Canali.
IEEE Latin America Transactions, 14:2713-2718, Junio 2016
2015
"Fisher Vectors for Leaf Image Classification: An Experimental Evaluation."
Javier A. Redolfi, Jorge A. Sánchez, Julián A. Pucheta
Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). Nov. 2015.
"Sistema de seguimiento de objetivos usando múltiples cámaras y estimación Bayesiana."
Diego González Dondo, Javier Redolfi, Martín Griffa, Guillermo Steiner and Luis Rafael Canali.
XVI Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control (RPIC). Oct. 2015.
"Calibración de Sistemas de Múltiples Cámaras."
Diego González Dondo, Fernando Trasobares, Leandro Yoaquino, Julián Padilla and Javier Redolfi.
XVI Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control (RPIC). Oct. 2015.
"Identificación de hojas de plantas usando Vectores de Fisher"
Javier A. Redolfi, Jorge A. Sánchez, Julián A. Pucheta
Jornadas Argentinas de Informática, JAIIO-2015. Argentine Symposium on Artificial Intelligence, Rosario, Argentina, Agosto 2015.
"Exponential family Fisher vector for image classification"
Jorge Sánchez, Javier Redolfi
Pattern Recognition Letters, 59:26-32, 1 Julio 2015
2012
"Leveraging Robust Signatures for Mobile Robot Semantic Localization"
Javier Redolfi, Jorge Sánchez
Workshop on Cross Language Image Retrieval (ImageCLEF), Rome, Italy, Sept. 2012.
2011
"Experimental comparison of Kalman and complementary filter for attitude estimation"
Perez Paina G., Gaydou D., Redolfi J., Paz C., Canali L.
Jornadas Argentinas de Informática, JAIIO-2011. Argentine Symposium on Technology.
"Filtro complementario para estimación de actitud aplicado al controlador embebido de un cuatrirrotor"
David Gaydou, Javier Redolfi y Agustín Henze.
Congreso Argentino de Sistemas Embebidos, CASE2011. UTN-FRBA, Buenos Aires, Argentina.
Projects
2017
PolSAR Image Classification
2016
Wheat Seed Dataset
Dataset used in paper "Clasificación de Variedades de Semillas de Trigo usando Visión por Computadora".
2015
Exponential Family Fisher Vector
Code used in paper "Exponential family Fisher vector for image classification".
2014
Tracking Distribuido
Tracking Distribuido
2013
POS Tagger basado en HMM y SVM
Implemetanción de un part-of-speech tagger basado en HMM y SVM.
Reporte
Presentación
2012
Detección de bordes usando SVM
Implementación en octave del paper Edge Detection in Noisy Images Using the SupportVector Machines
Código
Código El código fue probado en octave y se necesita compilar libsvm
- libsvm:
- bajar la libsvm
- desde octave moverse a la carpeta matlab de la libsvm descargada
- ejecutar el comando make
- con esto ya podríamos llamar a svm-train y svm-predict
- esto está explicado en la matlab/README de la libsvm
- en los scripts que usan libsvm hay un comando
- addpath('../software/libsvm-3.12/matlab/');
- que agrega el path en donde se compiló la libsvm en el paso anterior,
- esto se debería cambiar según el caso
Presentación
RobotVisionTask - ImageCLEF 2012
En el año 2012 resultamos ganadores de la Robot Vision Challenge.
Página oficial de la competencia: Robot Vision 2012 Web Site.
El método que usamos está descripto en el paper "Leveraging Robust Signatures for Mobile Robot Semantic Localization" y los experimentos que realizamos están descriptos en RobotVision2012.
Filtro Complementario vs. Filtro de Kalman
Comparación de Filtro Complementario y filtro de Kalman para estimación de Actitud usando sensores inerciales de bajo costo.
Trabajo presentado en la JAIIO-2011. Más info en KalmanCompFilter.
2011
Quadricóptero Autónomo de Arquitectura Abierta
Construcción de un Quadricóptero. Proyecto final de mi carrera de grado. Más información en QA3.
